文章主题：AIGC, AI-Generated Content, 科技圈, Science杂志年度突破
🎨💻🔥近期，AI艺术创作在短视频平台掀起热潮，ChatGPT的创新应用更是科技圈热议焦点，两者共同引领了AI生成内容（AIGC）领域的崭新时代。🌟于2022年岁末，这一领域的重要突破被Science杂志的认可，荣幸入选年度十大科学成就，引发了全球对人工智能与艺术融合的深度探讨。🌍欲了解更多关于AIGC如何革新创作边界，探索科技与艺术交汇的魅力，只需轻轻一搜，AI艺术的未来趋势将跃然眼前。💡别忘了，这不仅仅是一场技术革命，更是创新思维和艺术灵感的火花碰撞！🔥
那么，被称之为是AI下一代风口的AIGC到底是什么？
AIGC的概念
🎨🚀AI-Generated Content Revolution: Unleashing the Power of Artificial Intelligence 🚀🎨🔍Introducing AIGC, the game-changing force in content creation! With the advent of AI-driven technologies, we’re witnessing a groundbreaking shift where machines generate content with remarkable precision and creativity. 🤖💻🔥From the realm of generative adversarial networks (GANs) to the captivating capabilities of generation diffusion models, these cutting-edge algorithms harness the power of data to uncover patterns and generate fresh, original content. 🧠🌐📈Large-scale pre-training models further enhance this process by refining their understanding through massive amounts of information, resulting in a symphony of digital storytelling. 🎼🌐🌍The impact extends beyond mere efficiency; AIGC paves the way for diverse, inclusive content that caters to global audiences. 🌍🌍👩💻As an AI content expert, I’ve seen firsthand how businesses can leverage this technology to enhance their messaging, boost engagement, and even create new revenue streams. 🤝💰 若要了解更多关于如何将AI-Generated Content融入你的营销策略，只需点击下方链接或扫描二维码，我们的专业知识将为你揭示更多秘密！👇🔍Remember, the future of content is here, and it’s AI-powered! 🌟🚀
🌟[AIGC新纪元：创新内容生成的潮流引领者!]🚀在信息爆炸的时代，内容创作领域的迭代从未停歇。从PGC的专业深度，到UGC的大众狂欢，如今，一股强大的力量正在崛起——AI驱动的Interactive Generated Content，简称AIGC！💡它正以颠覆性的方式重塑内容生态，引领未来创意潮流。🌈作为内容创新的主力军，AIGC凭借其智能化和个性化的特性，打破了传统创作的边界。从精准定制的新闻报道到生动有趣的互动视频，AI算法赋予了内容前所未有的生命力。💻✨相较于PGC的严谨与UGC的自由，AIGC更像一个全能艺术家，既能深度挖掘专业领域，又能灵活捕捉用户情绪，实现了内容与技术的完美融合。🎨🌈SEO优化提示：提及”AI驱动创新”、”个性化内容生成”、”互动体验”等关键词，同时保持语句通顺和信息丰富性。别忘了，你的目标是让每个读到这段话的人都对AIGC充满好奇，想要了解更多！📚🔍
AIGC是继PGC和UGC后又一内容创作方式 图片来源：A16Z，中金公司
🎨💻AI创意新纪元：AIGC并非今年才崭露头角🌟，早在微软小冰等先驱者引领下，人工智能已悄然涉足文艺创作领域。🌍🌈然而，2022年以来，这一概念迎来了前所未有的热度，全球科技巨头与投资机构竞相布局，背后推动力源于多方面：1. **技术革新**: 随着深度学习和自然语言处理的快速发展，AI的创造力和理解力显著提升，为AIGC提供了坚实的支撑💡。2. **内容消费需求**: 在数字化时代，用户对个性化、高质量内容的需求日益增长，AI生成的内容恰好能满足这一趋势🔍。3. **商业价值探索**: AIGC被视为未来内容产业的重要变革力量，潜在的经济效益吸引了众多目光💰。4. **政策与法规推动**: 部分国家和地区开始出台相关政策，鼓励和支持AIGC的发展，为行业提供了良好的环境法律顾问👩💼。5. **投资热潮**: 投资者对AI技术在文化娱乐领域的潜力看好，纷纷注入资金，加速了AIGC的市场扩张🚀。6. **社会与文化影响**: AIGC不仅改变了创作方式，也可能引发关于艺术边界和人类智能角色的深入讨论🤔。总之，AIGC正以前所未有的速度改变着我们的创作生态，未来可期🌈！
文本-图像生成模型Stable Diffusion的正式开源，包括程序和训练好的模型。这给了后继创业者一些高起点的机会，有利于更广泛的C端用户普及。深度学习算力、互联网数据规模扩张以及生成扩散模型和多模态预训练模型等技术的快速发展，使人工智能技术也随之迅速发展。从最初的文字生成逐渐发展为多模态和跨模态的内容生成。如今各类社交和流媒体平台的普及，也驱动着内容生产方式的演变。外部环境因素影响。在经济低迷时期，科技行业会选择相应收敛开支，并将重点放在像是人工智能商业化这类更务实的地方。
AIGC的发展历程
🌟认知革命开启新篇章💡—探索AI生成内容的演变历程🔍早在上世纪50年代，创新思维就已经萌芽，那时候计算机科学家们怀揣着梦想，尝试用代码编织出艺术的最初火花——通过生成照片和音乐来挑战人类创造力的边界。虽然初期技术尚显稚嫩，那些早期的尝试虽能制造出一些声音与图像，却难以触及真实情感的高度。🚀时代的车轮滚滚向前，人工智能(AI)的崛起为这一领域带来了革命性的飞跃。随着AI技术的进步，AIGC（人工智能生成内容）的发展经历了三个显著阶段：🌱初期探索，计算机模仿初级创意；发展阶段，算法逐渐提升生成质量；再到如今，AI已经能创造出令人惊叹的高质量文本和视觉作品，实现了从模仿到超越的跨越。🎨每一阶段都标志着技术与艺术交融的新里程碑，AIGC正逐步颠覆我们对内容创作的认知，为未来的创新提供了无限可能。🌍欲了解更多关于AIGC如何引领内容新时代的信息，不妨深入研究相关AI生成内容的案例和最新进展，让科技与艺术在数字世界中交相辉映！📚记得关注我们的平台，获取更多专业且前沿的AI内容分析哦！💪
🎉早期AI艺术探索兴起于50-90年代🌟，受限于科技的局限，AIGC仅在小范围内崭露头角。1957年，莱杰伦·希勒与伦纳德·艾萨克森携手，用计算机谱写了一曲创新乐章——《依利亚克组曲》，成为首个由机器生成的弦乐四重奏，音乐之韵令人震撼！1966年，约瑟夫·韦岑鲍姆和肯尼斯·科尔比共同研发了机器人伊莉莎，她通过精明的关键词处理，开启了人机交互的新篇章。80年代中期，IBM的里程碑之作——坦戈拉诞生，凭借隐马尔可夫链技术，它能流畅地处理高达两万个单词，书写着文字时代的智能新篇章！🚀
世界上第一个机器人“伊莉莎(Eliza)”
沉积积累阶段（1990s-2010s），AIGC从实验性向实用性逐渐转变。深度学习算法、图形处理单元(GPU)、张量处理器(TPU)和训练数据规模等都取得了重大突破，受到算法瓶颈的限制，效果有待提升。2007 年，纽约大学人工智能研究员罗斯·古德温（Ross Goodwin）装配的人工智能系统通过对公路旅行中的所见所闻进行记录和感知，撰写出世界上第一部完全由人工智能创作的小说《1 The Road》。2012年，微软公开展示了一个全自动同声传译系统，通过深度神经网络（DNN）可以自动将英文演讲者的内容通过语音识别、语言翻译、语音合成等技术生成中文语音。
世界上第一部完全由人工智能创作的小说《1 The Road》
快速发展阶段（2010s-至今），深度学习模型不断迭代，AIGC取得突破性进展。尤其在2022年，算法获得井喷式发展，底层技术的突破也使得AIGC商业落地成为可能。下面列举了一些迄今为止具有代表性的算法模型，其中主要集中在AI绘画领域：
2014年6月，生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）被提出。2021年2月，openAI推出了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）多模态预训练模型。2022年，扩散模型Diffusion Model逐渐替代GAN。
上述三个算法是当前AIGC的技术核心，下述算法模型大部分都是以此为基础。
2018年12月，NVIDIA推出StyIeGAN ，可以自动生成高分辨率图片。目前已升级到第四代模型。2019年7月，DeepMind推出DVD-GAN ，可以生成连续视频。2021年1月，OpenAI 推出DALL-E，是首个引起公众广泛关注的文本生成图像的模型之一。2022年2月，开源AI绘画工具Disco Diffusion发布。2022年3月，Meta推出Make-A-Scene这一AI图像生成工具。2022年4月，OpenAI 推出了DALL-E-2，在图像分辨率、真实感和新功能上进行了升级。2022年4月，AI绘画工具MidJourney发布。2022年5月，Google推出Imagen，同样是文本生成图像的模型。2022年6月，Google推出parti，与Imagen功能相同，但在模型算法、模型参数和图像效果等方面做了升级。2022年7月，开源AI绘画工具Stable Diffusion发布。2022年9月，Meta推出Make-A-Video，可以从文字生成视频。2022年10月，Google提出Imagen video，同样是文字生成视频的模型。2022年11月，Stable Diffusion 2.0发布，在模型算法、图像质量和内容过滤等方面做了升级。2022年11月，openAI推出 AI 聊天机器人chatGPT。
关于上述算法模型的具体原理和分析，可以期待我们的下一篇文章哦~
AIGC的应用场景
AIGC在面向不同对象和不同场景时，具有强大的自适应创作能力，因此被应用在了多种场景。具体包括：
【图像生成】
该领域目前发展势头最猛，且落地产品较多。根据使用场景，可分为图像编辑工具和端到端图像生成。图像编辑包括图像属性编辑（如去水印、风格迁移、图像修复等）和图像内容编辑（如修改面部特征、换脸等）。端到端图像生成包括基于图像生成（如基于草图生成完整图像，根据特定属性生成图像等）和多模态转换（如根据文字生成图像等）。
典型的产品或算法模型包括EditGAN、Deepfake、DALL-E、MidJourney、Stable Diffusion、文心·一格等。
【视频生成】
视频生成与图像生成在原理上有一定相似性，可分为视频编辑（如画质修复、视频特效、视频换脸等）、视频自动剪辑和端到端视频生成（如文字生成视频等）。
典型的产品或算法模型包括Deepfake、videoGPT、Gliacloud、Make-A-Video、Imagen video等。
【文本生成】
基于NLP技术的文本生成可以算是AIGC中发展最早的一部分技术，功能也较为多样。根据使用场景，可分为非交互式文本生成和交互式文本生成。非交互式文本生成包括内容续写、摘要/标题生成、文本风格迁移、整段文本生成、图像生成文字描述等功能。交互式文本生成包括聊天机器人、文本交互游戏等功能。
典型的产品或算法模型包括JasperAI、Copy.ai、彩云小梦、AI dungeon、ChatGPT等。
【音频生成】
音频生成中的部分技术已经较为成熟，被应用于多种C端产品中。音频生成可分为TTS（Text-to-speech）场景和乐曲生成两类。其中TTS包括语音客服、有声读物制作、智能配音等功能。乐曲生成包括基于开头旋律、图片、文字描述、音乐类型、情绪类型等生成特定乐曲。
典型的产品或算法模型包括DeepMusic、WaveNet、Deep Voice、MusicAutoBot等。
【游戏生成】
游戏生成主要包括游戏元素生成和游戏策略生成，其中游戏元素生成包括游戏场景、游戏剧情、NPC角色等元素的生成。游戏策略生成主要指对战策略，一般基于深度强化学习的技术。
典型的产品或算法模型包括rct AI、超参数、腾讯AI Lab等。
【代码生成】
代码生成主要包括代码辅助的功能，包括代码补全、自动注释、根据上下文生成代码、根据注释生成代码等功能。
典型的产品或算法模型包括Github Copilot、Replit、CodeGeeX、Mintlify等。
【3D生成】
与图像生成和视频生成相比，目前3D内容生成还处于较为初级阶段。现有的3D生成基本为基于图像或文本生成3D模型。
典型的产品或算法模型包括Magic3D、DreamFusion、AVAR等。
当前AIGC market map 图片来源：Leonis CapitalAIGC图像生成实例
AIGC图像生成实例
AIGC图像生成能带来许多有趣甚至实用的图像，比如以自动驾驶为例，corner case一直是令感知工程师头疼的问题，缺乏corner case场景的数据集训练出来的算法，往往无法很好地应对corner case场景。
但是重建或挖掘corner case场景数据又是一件很困难的事情，不过现在通过AIGC的方式，我们能够通过算法生成corner case场景的图像，如下图所示，展示的就是算法生成的一系列白色大卡车侧翻的图像，虽然生成的图像真实度还有进步空间，但是也给我们打开了新的一扇大门，大规模的生成用于AI算法训练的数据集。
整数智能也将在后续的AIGC系列分享中，给大家分享如何在数据标注、模型训练等领域充分使用这些能力。
输入文本：一辆白色大卡车侧翻在高速路中央
输入文本：三辆白色大卡车侧翻在高速路中央
输入文本：十辆白色大卡车侧翻在高速路中央
参考文献
1.Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial networks[J]. Communications of the ACM, 2020, 63(11): 139-144.
2.Radford A, Kim J W, Hallacy C, et al. Learning transferable visual modelsfromnatural language supervision [C]// International Conference on Machine Learning. PMLR, 2021: 8748-8763.
3.Yang L, Zhang Z, Song Y, et al. Diffusion models: A comprehensive survey of methods and applications [J]. arXiv preprint arXiv: 2209.00796, 2022.
4.Ramesh A, Pavlov M, Goh G, et al. Zero-shot text-to-image generation [C]// International Conference on Machine Learning. PMLR, 2021: 8821-8831.
5.Saharia C, Chan W, Saxena S, et al. Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding [J]. arXiv preprint arXiv: 2205. 11487, 2022.
6.Rombach R, Blattmann A, Lorenz D, et al. High-resolution image synthesis with latent diffusion models[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022: 10684-10695.
7.中国信通院《AIGC白皮书》
8.量子位《AIGC：AI生成内容产业展望报告》
9.甲子光年《AIGC爆火的背后，钱都被谁赚走了》
10.Leonis Capital《Generative AI: State of the Market, Trends and Startup Opportunities》
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